Pagrindinis » kaip » Kas yra „Diferencinis privatumas“ ir kaip jis saugo mano duomenis anonimiškai?

    Kas yra „Diferencinis privatumas“ ir kaip jis saugo mano duomenis anonimiškai?

    „Apple“ žadina savo reputaciją užtikrindama, kad iš jūsų surinktų duomenų išliktų privatūs. Kaip? Naudojant kažką, vadinamą „Diferencialiniu privatumu“.

    Kas yra diferencinis privatumas?

    „Apple“ paaiškina, kad:

    „Apple“ naudoja „Diferencialinio privatumo“ technologiją, kad padėtų atrasti daugelio naudotojų naudojimo modelius, nekeliant pavojaus individualiam privatumui. Norint užslėpti asmens tapatybę, „Diferencialinis privatumas“ prideda matematinį triukšmą mažam individo naudojimo modelio pavyzdžiui. Kadangi daugiau žmonių dalijasi tuo pačiu modeliu, pradeda atsirasti bendrieji modeliai, kurie gali informuoti ir pagerinti vartotojo patirtį.

    „Diferencialinio privatumo“ filosofija yra tokia: bet kuris vartotojas, kurio įrenginys, ar jis yra „iPhone“, „iPad“ ar „Mac“, prideda skaičiavimą prie didesnio suvestinių duomenų rinkinio (didelis paveikslėlis, sudarytas iš skirtingų mažesnių nuotraukų), neturėtų būti atskleistas kaip šaltinis, jau nekalbant apie tai, kokius duomenis jie pateikė.

    „Apple“ nėra vienintelė kompanija, kuri tai daro - tiek „Google“, tiek „Microsoft“ ją naudojo dar anksčiau. Tačiau „Apple“ ją populiarino, kalbėdama apie tai 2016 m. WWDC pagrindiniame pranešime.

    Taigi, kaip tai skiriasi nuo kitų anoniminių duomenų? Na, anoniminiai duomenys vis dar gali būti naudojami asmeninei informacijai nustatyti, jei žinote pakankamai apie asmenį.

    Tarkime, įsilaužėlis gali pasiekti anoniminę duomenų bazę, kuri atskleidžia įmonės darbo užmokestį. Tarkime, jie taip pat žino, kad X darbuotojas persikelia į kitą vietovę. Tada įsilaužėlis galėjo tiesiog paklausti duomenų bazės prieš ir po to, kai „X“ darbuotojas persikelia į darbą ir lengvai išsiaiškina savo pajamas.

    Siekiant apsaugoti darbuotojo X konfidencialią informaciją, „Diferencialinis privatumas“ keičia duomenis matematiniu „triukšmu“ ir kitais būdais, tokiu būdu, jei užklausos dėl duomenų bazės, gausite tik suderinimas kiek (ar kas nors kitas) „X“ darbuotojas buvo sumokėtas.

    Todėl jo privatumas yra išsaugotas dėl „skirtumo“ tarp pateiktų duomenų ir prie jo pridėto triukšmo, todėl yra pernelyg neaišku, kad iš tikrųjų neįmanoma žinoti, ar šie duomenys, kuriuos jūs žiūrite, iš tikrųjų yra konkretaus asmens duomenys.

    Kaip veikia „Apple“ privatumo privatumas?

    „Diferencialinis privatumas“ yra palyginti nauja koncepcija, tačiau idėja yra ta, kad ji gali suteikti įmonei naudingos įžvalgos, pagrįstos jos naudotojų duomenimis, nežinant, kas tiksliai kad duomenys sako arba iš kurių jie kilę.

    Pavyzdžiui, „Apple“ remiasi trimis komponentais, kad „Mac“ ar „iOS“ įrenginiuose būtų naudojamas „Diferencialinis privatumo“ darbas: „hashing“, „subampling“ ir triukšmo įpurškimas.

    Hashingas užima eilutę teksto ir paverčia jį trumpesne, fiksuota ilgio verte, ir sumaišys šiuos raktus iki negrįžtamai atsitiktinių unikalių simbolių arba „maišos“ eilučių. Tai užtemdys jūsų duomenis, kad prietaisas neišsaugotų jo pradinės formos.

    Pasirinkimas „subampling“ reiškia, kad „Apple“ vietoj to, kad rinktų kiekvieną žodį, naudojasi tik mažesniu jų pavyzdžiu. Pavyzdžiui, sakykime, kad turite ilgą teksto pokalbį su draugu, naudodamiesi emocijomis. Vietoj to, kad rinktumėte visą pokalbį, subamplanavimas gali naudoti tik tas dalis, kurias domina „Apple“, pvz., Emocijas.

    Galiausiai, jūsų prietaisas įleidžia triukšmą, pridėdamas atsitiktinius duomenis į pradinį duomenų rinkinį, kad jis taptų neaiškesnis. Tai reiškia, kad „Apple“ gauna rezultatą, kuris buvo šiek tiek užmaskuotas ir todėl nėra visiškai tikslus.

    Visa tai vyksta jūsų prietaise, todėl ji jau buvo sutrumpinta, sumaišyta, atrinkta ir neryški, kol ji netgi išsiunčiama į debesį, kad „Apple“ galėtų analizuoti.

    Kur naudojamas „Apple“ diferencinis privatumas?

    Yra daugybė atvejų, kai „Apple“ galbūt norite rinkti duomenis, kad pagerintų savo programas ir paslaugas. Tačiau dabar „Apple“ naudoja tik skirtingą privatumą keturiose konkrečiose srityse.

    • Kai pakankamai žmonių pakeis žodį tam tikra emocija, jis taps pasiūlymu visiems.
    • Įtraukus naujus žodžius į pakankamai vietinius žodynus, kad juos būtų galima laikyti įprastais, „Apple“ jį pridės ir visiems kitiems žodynams.
    • Galite naudoti paieškos terminą „Spotlight“, o tada jis pateiks programos pasiūlymus ir atidaro tą nuorodą minėtoje programoje arba leis jums ją įdiegti iš „App Store“. Pavyzdžiui, pasakykite, kad ieškote „Star Trek“, kuriame siūloma IMDB programa. Kuo daugiau žmonių atidaro arba įdiegia „IMDB“ programą, tuo daugiau jis bus rodomas kiekvieno paieškos rezultatuose.
    • Jis suteiks tikslesnius rezultatus „Lookup Hints“ pastabose. Pavyzdžiui, pasakykite, kad turite pastabą su žodžiu „obuolys“. Jūs ieškote paieškos ir tai suteikia jums rezultatų ne tik žodyno apibrėžimui, bet ir „Apple“ tinklalapiui, „Apple“ parduotuvių vietoms ir kt. Manoma, kad kuo daugiau žmonių palies tam tikrus rezultatus, tuo didesnis ir dažniau jie bus rodomi visose kitose paieškoje.

    Naudokime emojis kaip pavyzdį. „IOS 10“ „Apple“ pristatė naują „iMessage“ emocijų pakeitimo funkciją. Įveskite žodį „meilė“ ir galite jį pakeisti širdies emocijomis. įrašykite žodį „šuo“, ir-jūs atspėjote, kad jį galite pakeisti šunų emocijomis.

    Panašiai, jūsų „iPhone“ gali numatyti, kokią emociją norite, kad, įvesdami pranešimą „Aš eisiu šuniui“, jūsų „iPhone“ naudingai pasiūlys šuns emociją.

    Taigi, „Apple“ ima visus tuos nedidelius „iMessage“ duomenis, kuriuos ji renka, išnagrinėja juos kaip visumą ir gali suskaičiuoti modelius, kuriuos žmonės rašo ir kokioje aplinkoje. Tai reiškia, kad jūsų „iPhone“ gali suteikti jums protingesnius pasirinkimus, nes tai naudinga visiems tiems teksto pokalbiams, kuriuos kiti kuria ir mano, „tai tikriausiai norima emocija“.

    Jis užima kaimą („Emoji“)

    Diferencialinio privatumo trūkumas yra tas, kad jis neduoda tikslių rezultatų mažuose mėginiuose. Jos galia yra tam tikrų duomenų neaiškumas, todėl jis negali būti priskirtas vienam vartotojui. Kad galėtų dirbti ir dirbti, daugelis vartotojų turi dalyvauti.

    Tai labai panašus į bitų vaizdą. Jūs negalėsite matyti, kas yra, jei pažvelgsite tik į keletą bitų, bet kai grįšite ir žiūrėsite į visą dalyką, vaizdas tampa aiškesnis ir aiškesnis, net jei jis nėra itin aukštas rezoliucija.

    Taigi, norint pagerinti emocijų pakeitimą ir prognozavimą (be kita ko), „Apple“ turi rinkti „iPhone“ ir „Mac“ duomenis iš viso pasaulio, kad jis taptų vis aiškesniu vaizdu apie tai, ką daro žmonės ir taip pagerina jos programas ir paslaugas. Pasirodo, kad visi šie atsitiktiniai, triukšmingi, gausūs duomenys, ir minus užfiksuoja modelius, pvz., Kiek vartotojų naudoja persikų emociją vietoj „užpakalis“.

    Taigi, „Diferencialinio privatumo“ teisė priklauso nuo to, ar „Apple“ gali išnagrinėti didelius suvestinių duomenų kiekius, tuo pačiu užtikrindama, kad nėra protingiau, kas juos siunčia..

    Kaip atsisakyti diferencinio privatumo „iOS“ ir „MacOS“

    Jei vis dar nesate įsitikinę, kad „Diferencialinis privatumas“ jums tinka, jūs esate laimingas. Galite atsisakyti tiesioginio įrenginio nustatymų.

    „IOS“ įrenginyje bakstelėkite atidaryti „Settings“ ir tada „Privacy“.

    Privatumo ekrane palieskite „Diagnostika ir naudojimas“.

    Galiausiai ekrane Diagnostika ir naudojimas bakstelėkite „Negalima siųsti“.

    „MacOS“ atidarykite sistemos nuostatas ir spustelėkite „Saugumas ir privatumas“.

    „Saugumo ir privatumo“ parinktyse spustelėkite skirtuką „Privatumas“ ir įsitikinkite, kad „Neprivaloma siųsti„ Diagnostikos ir naudojimo duomenis „Apple“. Atkreipkite dėmesį, kad apatiniame kairiajame kampe turėsite spustelėti užrakto piktogramą ir įvesti sistemos slaptažodį, kad galėtumėte atlikti šį pakeitimą.

    Akivaizdu, kad skirtingam privatumui, tiek teorijai, tiek taikymui, yra daug daugiau nei šis supaprastintas paaiškinimas. Jų mėsa ir bulvės labai priklauso nuo tam tikrų rimtų matematikos, todėl ji gali būti gana sunki ir sudėtinga.

    Tikimės, kad tai suteiks jums idėją apie tai, kaip ji veikia, ir manote, kad esate labiau pasitikintys įmonėmis, renkančiomis tam tikrus duomenis, nebijodami būti identifikuotiems.